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基于多模态机器学习的营销视频分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法 版权信息
- ISBN：9787569064155
- 条形码：9787569064155 ; 978-7-5690-6415-5
- 装帧：简裝本
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
基于多模态机器学习的营销视频分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法 内容简介
本书基于直播电商背景，以主播吸引粉丝效果为研究主线，从8个章节展开研究，旨在探索以下问题：直播视频中吸引粉丝效果的影响因素有哪些？这些因素影响吸引粉丝效果的中介机制是什么？如何基于直播视频预测吸引粉丝效果？通过采用定性访谈、计算机视觉和多模态机器学习的混合方法，研究基于说服知识理论的“情感、认知、技巧”维度，识别出12个吸引粉丝效果的影响变量，验证其重要性和显著性；构建出说服力的多模态测量方法，检验中介效应并可视化中介过程；为业界提供一个端到端（end-to-end）的吸引粉丝效果预测模型。
基于多模态机器学习的营销视频分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法 目录
●1概论
1.1研究背景与研究问题
1.2研究内容与研究目标
1.3研究思路与研究方法
1.4研究意义与研究创新
2文献综述与理论基础
2.1直播电商
2.2机器学习
2.3理论基础
2.413本章小结
3研究假设与概念模型
3.1说服知识与吸粉效果
3.2基于说服力的中介机制
3.3概念模型
3.4本章小结
研究1：定性访谈
4.1研究概述
……
1.1研究背景与研究问题
1.2研究内容与研究目标
1.3研究思路与研究方法
1.4研究意义与研究创新
2文献综述与理论基础
2.1直播电商
2.2机器学习
2.3理论基础
2.413本章小结
3研究假设与概念模型
3.1说服知识与吸粉效果
3.2基于说服力的中介机制
3.3概念模型
3.4本章小结
研究1：定性访谈
4.1研究概述
……
展开全部
基于多模态机器学习的营销视频分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法 作者简介
黄子窈，女，博士，四川大学商学院助理研究员。研究方向为基于人工智能的市场营销。 方正，男，博士，四川大学商学院教授，博士生导师，长江学者奖励计划青年学者，万人计划青年拔尖人才，省学术与技术带头人；国家基础青年（人工智能）、自科优秀青年（移动互联）科学基金获得者。 李珊，女，博士，四川大学商学院教授，博士生导师，四川大学产业发展研究中心副主任。主持国家自然科学基金等各类课题累计11项，获得四川省第十八次社会科学优秀成果二等奖，出版学术专著2部，发表论文近30篇。 杜培源，男，四川大学商学院工商管理硕士（MBA），任深圳市某科技公司商业人工智能首席工程师，主持商业人工智能研发工作。
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